El CENEXA participó de las 55° JAIIO con un trabajo sobre inteligencia artificial y diabetes

En el marco del Simposio de Informática y Salud de las 55° Jornadas Argentinas de Informática (JAIIO), el Ing. Gonzalo Hernán Domínguez del Centro de Endocrinología Experimental y Aplicada (CENEXA- UNLP-CONICET; CeAs CICPBA), presentó el trabajo “Hacia la predicción de complicaciones microvasculares en personas con diabetes tipo 2 en Argentina”.

El estudio, realizado junto al Mg. Jorge Elgart, del CENEXA, y el Dr. Enzo Rucci, del III-LIDI de la Facultad de Informática de la Universidad Nacional de La Plata, constituye un primer paso hacia el desarrollo de modelos de aprendizaje automático para predecir el riesgo de desarrollar complicaciones microvasculares asociadas a la diabetes tipo 2.

Para ello, se utilizaron datos clínicos longitudinales del sistema QUALIDIAB y se construyó una cohorte de 843 personas con diabetes tipo 2, sin complicaciones microvasculares al inicio y con registros de seguimiento a entre tres y cinco años. El trabajo incluyó la depuración, integración y tratamiento de los datos clínicos, incluyendo estrategias para completar información faltante, como etapa previa al desarrollo de los modelos predictivos.

Las complicaciones microvasculares, entre ellas la retinopatía, la nefropatía y la neuropatía diabética, constituyen una importante causa de morbilidad asociada a la diabetes y afectan significativamente la calidad de vida de las personas. Los resultados obtenidos sientan las bases para el desarrollo futuro de herramientas de apoyo a la decisión clínica que podrían contribuir a la identificación temprana de personas con mayor riesgo y favorecer estrategias de seguimiento más personalizadas. El trabajo refleja, asimismo, la articulación interdisciplinaria entre el CENEXA y el III-LIDI de la UNLP, integrando conocimientos de las ciencias de la salud, la informática y el análisis de datos.